A inteligência artificial explodiu no uso convencional, mas a terminologia pode parecer esmagadora quando você está apenas começando. Se você é estudante, empresário ou profissional curioso por tecnologia, entender a linguagem básica da IA o ajudará a navegar com confiança pelas ferramentas, conceitos e conversas.
Este glossário detalha os termos essenciais de IA em uma linguagem clara e amigável para iniciantes, sem necessidade de matemática avançada ou codificação.
Inteligência Artificial (IA)
O campo da criação de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como aprendizado, solução de problemas, reconhecimento de padrões e tomada de decisões.
Aprendizado de máquina (ML)
Um subconjunto da IA em que os computadores aprendem com os dados em vez de serem explicitamente programados. O sistema melhora seu desempenho ao longo do tempo com base nos padrões que identifica.
Aprendizagem profunda
Um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas para analisar padrões complexos. Essa tecnologia potencializa o reconhecimento de imagens, os assistentes de voz e a maioria dos modelos modernos de IA.
Rede neural
Um sistema de computador inspirado no cérebro humano, composto de nós interconectados (ou “neurônios”) que processam dados e aprendem padrões.
Modelo de linguagem grande (LLM)
Um modelo de aprendizagem profunda treinado em grandes quantidades de texto para entender e gerar linguagem semelhante à humana. Os exemplos incluem modelos baseados em GPT e outros sistemas líderes de IA generativa.
IA generativa
IA que cria novo conteúdo, como texto, imagens, áudio ou vídeo, com base nos dados que você aprendeu. Ela não apenas analisa os dados, mas gera novos materiais.
Dados de treinamento
As informações usadas para ensinar um sistema de IA a executar uma tarefa. Dados de treinamento diversificados e de alta qualidade são essenciais para obter resultados precisos.
Ajuste fino
Um processo em que um modelo de IA pré-treinado é treinado ainda mais em dados específicos para se especializar em uma determinada tarefa ou setor (por exemplo, IA jurídica ou médica).
Parâmetros
Configurações internas em um modelo de IA que influenciam a forma como ele aprende e faz previsões. Os modelos modernos podem ter bilhões de parâmetros.
Prompt
O texto ou a instrução dada a um modelo de IA para obter uma resposta. Bons prompts levam a melhores resultados.
Exemplo: “Explique o aprendizado de máquina para uma criança de 10 anos”.
Engenharia imediata
A prática de projetar prompts eficazes para orientar um sistema de IA a produzir o melhor resultado possível.
Tokens
Unidades de texto (palavras ou partes de palavras) que um modelo de IA processa. A saída e o preço das ferramentas de IA geralmente dependem do uso de tokens.
Alucinação
Quando uma IA produz com confiança informações imprecisas ou fabricadas. Essa é uma limitação conhecida dos sistemas atuais.
Preconceito
Tendência não intencional ou injusta nos resultados de IA causada por dados de treinamento tendenciosos. As práticas de IA responsáveis visam a reduzir isso.
Conjunto de dados
Uma coleção de dados usada para treinar ou avaliar um modelo de IA. Os conjuntos de dados podem incluir texto, imagens, áudio ou dados estruturados.
Visão computacional
Um campo da IA que permite que os computadores entendam e interpretem conteúdo visual, como fotos e vídeos.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
Tecnologia de IA que permite que as máquinas entendam e gerem a linguagem humana. Usada em chatbots, tradução e análise de sentimentos.
Aprendizagem por reforço
Um método de aprendizagem em que um agente de IA aprende por tentativa e erro e recebe recompensas ou penalidades com base em seu desempenho.
Aprendizagem supervisionada
Um método de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, as respostas corretas são fornecidas durante o treinamento.
Aprendizagem não supervisionada
Um método em que o modelo aprende padrões a partir de dados não rotulados, sem saber antecipadamente as respostas corretas.
Agente de IA
Um sistema que pode realizar ações em nome de um usuário, tomar decisões e operar de forma mais autônoma do que as ferramentas de IA apenas para bate-papo.
Treinamento de modelos
O processo de fornecer dados a um sistema de IA para que ele possa aprender a executar tarefas.
Inferência
Quando um modelo de IA usa o que aprendeu para fazer previsões ou gerar respostas.
Ajuste excessivo
Quando um modelo aprende muito bem os dados de treinamento, incluindo erros ou ruído, e tem um desempenho ruim em novos dados.
API (Interface de Programação de Aplicativos)
Um método de conexão que permite que o software se comunique com um modelo de IA, possibilitando que as empresas integrem a IA em aplicativos e sites.
Chatbot
Um sistema de IA que interage com os usuários por meio de texto ou fala. Os chatbots podem responder a perguntas, automatizar tarefas e fornecer suporte ao cliente.
Ética em IA
Princípios e práticas desenvolvidos para garantir que os sistemas de IA sejam justos, transparentes, seguros e respeitem os direitos humanos.
Governança de IA
Políticas e procedimentos que orientam o desenvolvimento e o uso seguros e responsáveis da IA nas organizações.
IA explicável (XAI)
Técnicas de IA que tornam as decisões do modelo transparentes e compreensíveis para os seres humanos, o que é importante para a confiança e a responsabilidade.
IA de borda
A IA é executada diretamente em dispositivos (telefones, câmeras, IoT) em vez de servidores em nuvem. Isso aumenta a velocidade e a privacidade.
Conclusão
Aprender os termos de IA é o primeiro passo para que você possa usar e avaliar com confiança a inteligência artificial em seu trabalho ou empresa. À medida que o setor evolui, manter-se familiarizado com os principais conceitos ajudará você a adotar novas ferramentas de forma responsável e estratégica.